Biohub Марка Цукерберга взялся ускорить лечение всех болезней с помощью ИИ-моделей клеток

Biohub, некоммерческая организация Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) и Присциллы Чан (Priscilla Chan), вложит $500 млн в пятилетнюю программу по созданию ИИ-моделей клеток человека. По замыслу команды, такие модели научатся предсказывать поведение клеток в здоровом состоянии и во время болезни и ускорят лечение и профилактику всех заболеваний. Среди партнёров организации — Nvidia и ведущие научные центры. Данные Biohub обещает сделать открытыми для учёных во всём мире.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: biohub.org

В Biohub считают, что ИИ-модели позволят учёным изучать поведение клеток в таком масштабе и с такой скоростью, какие сегодня недостижимы в обычной лаборатории. Если ИИ-модели окажутся достаточно точными, они помогут понять причины болезней и подсказать новые методы их лечения.

Цукерберг ещё в прошлом году сформулировал долгосрочную цель Biohub — победить все болезни человека на стыке ИИ и биологии. Саму организацию пара основала в 2016 году, чтобы собрать учёных и инженеров вокруг технологий, которые наблюдают, измеряют и программируют биологию на клеточном уровне. С тех пор Biohub собрала, по собственной информации, крупнейшие в мире массивы данных по отдельным клеткам и построила мощную вычислительную систему для биологических исследований.

В отрасли биомедицины всё больше учёных уверены, что ИИ-модели, обученные на огромных биологических массивах данных, способны изменить процесс создания лекарств и методов лечения. Из общего бюджета $400 млн Biohub потратит на собственные работы, ещё $100 млн получат внешние исследователи. Ключевую роль в проекте, как подчёркивают в организации, сыграет масштаб — чем больше и качественнее данные, тем точнее прогнозы ИИ.

«Чтобы построить ИИ, который сможет точно отразить всю сложность биологии и ускорить научные исследования, нам нужно на порядки больше данных, чем существует сегодня», — заявил руководитель научного направления Biohub Алекс Райвз (Alex Rives). «Нам нужны новые технологии, чтобы наблюдать за клеткой — от молекулярного до тканевого уровня и в контексте здоровья и болезней», — добавил он. При этом учёные пока не знают, какой именно объём данных потребуется, чтобы клеточные модели давали надёжные прогнозы. В Biohub отмечают, что без широкой международной кооперации нужного масштаба не достичь, и Райвз надеется, что к финансированию для внешних учёных подключатся и другие фонды.

ИИ-биология постепенно превращается в самостоятельную отрасль. Научные организации, технологические компании и фармпроизводители ищут, как применить машинное обучение (ML) для изучения болезней и ускорения создания лекарственных препаратов. Среди других крупных игроков: Isomorphic Labs и Google DeepMind, которые применяют ИИ для поиска лекарств. Microsoft выпустила несколько ИИ-моделей для здравоохранения — для медицинской визуализации, геномики, клинических записей и биомедицинских исследований. А платформу BioNeMo компании Nvidia уже используют биомедицинские компании, чтобы создавать препараты с помощью ИИ.